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自动驾驶
随着自动驾驶技术的快速发展，对算力、数据处理能力和系统灵活性的需求显著增加。传统 IT 架构难以满足这些需求。基石智算凭借其在云计算、智算和大数据方面的积累，为智能驾驶提供了全面、高效、智能的解决方案，帮助客户解决数据处理、环境感知及成本与效率平衡的核心问题，提升自动驾驶系统的精度与性能。
算力需求激增
自动驾驶技术的研发与测试需要大量算力支持，特别是在处理复杂的道路环境、多传感器融合数据以及深度学习模型训练时，对算力的需求呈指数级增长。
数据处理复杂性
自动驾驶系统需要实时处理来自摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器的海量数据，这些数据具有多样性、高实时性和高准确性的要求，对数据处理能力提出了极高要求。
系统扩展性与灵活性
随着自动驾驶技术的不断演进和商业化进程的加快，自动驾驶系统需要具备高度的扩展性和灵活性，以应对不同场景、不同车型的需求变化。
成本与效率难平衡
在自动驾驶系统的开发和部署过程中，需要在保证性能的同时控制成本。如何在满足系统需求的同时，降低开发和部署成本，是自动驾驶领域需要面对的挑战之一。
青云以领先的云计算、智算、大数据等技术能力，赋能自动驾驶研发与应用，推动自动驾驶技术迈向更加智能化、高效化与可持续发展的未来。
高性能计算与智能调度
提供并管理高性能 GPU 和专用 AI 芯片，为自动驾驶的深度学习、模型训练与推理提供强大的算力支持。通过先进的网络架构和智能调度算法，实现计算资源的高效利用与快速响应，确保自动驾驶系统在复杂路况和多传感器数据融合下依然能够稳定运行，提升系统的精度与实时性。
高效数据处理与存储
高效的数据处理架构和存储方案，从数据采集、预处理到特征提取、模型训练与推理，实现数据的快速流转与高效利用。同时，提供高可用、高吞吐、低延迟的存储能力，为自动驾驶海量数据提供安全可靠的存储保障。
一站式机器学习平台
提供从数据准备到模型上线的全链条服务。无需在多个工具间切换，即可轻松完成机器学习模型的构建与优化，大大降低了研发门槛与成本。此外，平台还支持多种机器学习框架与算法，满足不同场景下的模型训练需求。
灵活可扩展的系统架构
支持云边协同架构，将部分计算任务下沉至边缘端，降低云端压力，提高系统响应速度。同时，通过云端对边缘端进行远程管理与升级，实现系统的灵活扩展与持续优化。
智能化运维与管理
对自动驾驶算力资源进行实时监控、调度与优化，提高资源利用率与运维效率；提供丰富的可视化工具与接口，方便用户进行任务提交、结果查询与性能分析，降低使用门槛与操作复杂度。